Epigenome erosion and SOX10 drive neural crest phenotypic mimicry in triple-negative breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Intratumoral heterogeneity is caused by genomic instability and phenotypic plasticity, but how these features co-evolve remains unclear. SOX10 is a neural crest stem cell (NCSC) specifier and candidate mediator of phenotypic plasticity in cancer. We investigated its relevance in breast cancer by immunophenotyping 21 normal breast and 1860 tumour samples. Nuclear SOX10 was detected in normal mammary luminal progenitor cells, the histogenic origin of most TNBCs. In tumours, nuclear SOX10 was almost exclusive to TNBC, and predicted poorer outcome amongst cross-sectional (p = 0.0015, hazard ratio 2.02, n = 224) and metaplastic (p = 0.04, n = 66) cases. To understand SOX10's influence over the transcriptome during the transition from normal to malignant states, we performed a systems-level analysis of co-expression data, de-noising the networks with an eigen-decomposition method. This identified a core module in SOX10's normal mammary epithelial network that becomes rewired to NCSC genes in TNBC. Crucially, this reprogramming was proportional to genome-wide promoter methylation loss, particularly at lineage-specifying CpG-island shores. We propose that the progressive, genome-wide methylation loss in TNBC simulates more primitive epigenome architecture, making cells vulnerable to SOX10-driven reprogramming. This study demonstrates potential utility for SOX10 as a prognostic biomarker in TNBC and provides new insights about developmental phenotypic mimicry-a major contributor to intratumoral heterogeneity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».